AI in Transportation Market

交通运输中的人工智能市场概览

p预计交通运输中的人工智能市场规模将从 2024 年的 27.456 亿美元 strong百万美元 增长到 2032 年的 61.187 亿美元，预测期内（2024 - 2032 年）的复合年增长率 (CAGR) 为 10.54%。此外，2023 年交通运输中人工智能的市场规模价值为 24.021 亿美元。

人工智能 (AI) 被称为改变交通运输行业的新兴领域之一。近年来，随着机器学习技术与用于搜索和分析数字世界发展产生的大量数据的技术相结合，人工智能取得了长足的进步。人工智能的成功发展得益于通信网络和物联网的不断发展，以及交通设备的进步。人工智能可以提高交通效率，缓解交通拥堵，节省驾驶员时间，简化停车流程，并鼓励汽车和拼车出行。人工智能不仅有助于保持道路交通畅通，还能减少车辆静止空转造成的油耗，改善空气质量和城市规划。

图 1：2019-2032 年交通运输领域人工智能市场规模（百万美元）

来源：二手资料研究、一手资料研究、MRFR 数据库和分析师评论

MRFR 分析师表示，“人工智能和 5G 的使用最终将改善道路安全，减少道路上的事故总数。自动驾驶汽车 (AV) 或无人驾驶汽车将能够降低酒精或毒品影响下的驾驶员驾驶传统车辆的风险车辆。”

人工智能在交通运输市场的趋势

h3更加注重提高驾驶员和车辆的安全性 p越来越多的道路交通事故和死亡事件是全球关注的重大问题。开发道路交通智能系统是解决道路交通安全及其他类似问题的一种方式。5G 网络能够实现交通系统之间更快的连接，为推进自动驾驶汽车提供新的应用选项。随着视频和雷达数据的兴起，5G 预计将对道路维护产生积极影响。例如，道路维护人员将能够收到道路上危及生命的危险警报。人工智能和 5G 的使用最终将提高道路安全，减少道路上的事故总数。

自动驾驶汽车 (AV) 或无人驾驶汽车将能够降低酒精或毒品影响下的驾驶员驾驶传统车辆的风险。汽车技术的不断发展旨在提供更高的安全效益并实现自动驾驶系统 (ADS)。自动驾驶汽车有助于减少碰撞、防止伤害并挽救生命。例如，2020 年 6 月，梅赛德斯-奔驰与 NVIDIA 合作开发了车载计算系统和 AI 基础设施，用于梅赛德斯车型，预计将于 2024 年推出。NVIDIA 的 AI 计算架构将帮助梅赛德斯简化其在自动驾驶方面的进展。

交通运输市场 AI 细分洞察

h4交通运输市场 AI 产品洞察 p基于产品，交通运输市场 AI 细分包括（硬件 {CPU、GPU、传感器、其他}、服务、软件 {AI 平台、AI 解决方案}）。硬件将在 2022 年占据最大份额，为市场收入贡献约 48.2%。技术的快速进步使得各种 AI 应用能够在各个垂直行业中应用，其中之一就是交通运输。然而，开发的每个软件应用程序都需要合适的硬件作为执行认知功能的基础。交通运输领域人工智能使用的硬件组件主要包括传感器、CPU、GPU 等。

图 2：交通运输市场中的人工智能，按产品分类，2022 年 VS 2032 年（十亿美元）

来源：二手资料研究、一手资料研究、MRFR 数据库和分析师评论

交通运输领域人工智能物联网通信技术洞察

p基于物联网通信技术，交通运输市场中的人工智能细分为蜂窝、LPWAN、 LoRaWAN、Z-Wave、Zigbee、NFC、蓝牙等。蜂窝技术在2022年占据了市场主导地位。面向交通运输市场的人工智能蜂窝物联网技术是指将人工智能 (AI) 技术融入交通运输行业的蜂窝物联网 (IoT) 生态系统。蜂窝物联网技术允许车辆、交通信号灯、监控摄像头和基础设施等设备和系统通过无线蜂窝网络连接和通信。

这种连接可以实现对交通运输各个环节的数据收集、实时监控和控制。通过与人工智能的整合，蜂窝物联网技术可以提高交通运输系统的效率、安全性和整体性能。人工智能算法和机器学习模型可以分析来自物联网设备的海量数据，从而实时做出智能决策和预测。

人工智能在交通运输应用洞察中

p基于应用，人工智能在交通运输市场细分中包括自动驾驶卡车、半自动驾驶卡车、卡车编队行驶、人机界面 (HMI)、预测性维护、精准制图、交通检测、计算机视觉停车管理、道路状况监控、自动交通事件检测、驾驶员监控等。预测性维护在 2022 年占据了大部分份额。车辆故障可能会给组织带来一些恼人的情况，导致货物交付严重延误、昂贵的维修和财务损失。预测性维护可以通过借助算法和机器学习技术设计的数据驱动洞察来克服这个问题。该系统根据从传感技术和其他信息收集的历史性能数据，预测零件何时会发生故障，从而预防性地管理车队，减少车辆故障和大修所需的成本。

交通运输人工智能机器学习技术洞察

p基于机器学习技术，交通运输人工智能市场细分包括深度学习、计算机视觉、自然语言处理、情境感知。计算机视觉领域在 2022 年占据市场主导地位，贡献了 33.7% 的总市场份额。计算机视觉技术涉及一个高性能计算系统，该系统可以解释并从启用深度学习模型的摄像系统生成和识别的图形内容中获取知识。借助此功能，组织可以改善交通管理、驾驶员和乘客安全、监控和控制车上的犯罪活动以及资产保护。

交通运输人工智能区域洞察

p按地区，该研究提供了北美、欧洲、亚太地区、中东和非洲以及南美的市场洞察。 2022年，北美交通运输市场人工智能占比约为39.8%。北美可能是人工智能交通运输市场的最大贡献者。这包括美国、加拿大和墨西哥。推动市场增长的一些因素包括对提高运营效率的需求不断增长，以及越来越多地采用人工智能来提升驾驶员和车辆性能。此外，英特尔公司、微软公司、IBM公司、麦格纳国际公司等老牌企业的存在也是推动区域市场增长的因素之一。

就区域市场份额而言，加拿大可能会紧随美国之后。区域市场的增长可以归因于对自动驾驶汽车安全性和实现运营效率的需求日益增长。例如，2020 年 11 月，麦格纳国际公司推出了 Gen5“一体式”解决方案，这是一款基于 Mobileye EyeQ5 的系统，是业内首批将前置摄像头和相关软件包含在单个组件中的系统之一。

图 3：2022 年与 2032 年按地区划分的交通运输人工智能市场规模

来源：二手资料研究、一手资料研究、MRFR 数据库和分析师评论

此外，市场报告中研究的主要国家是美国、加拿大、德国、法国、英国、意大利、西班牙、中国、日本、印度、韩国和巴西。

交通运输领域人工智能的主要市场参与者和竞争洞察

p由于对增强车辆安全性的需求日益增长，预测期内全球交通运输领域人工智能市场经历了显著增长。交通运输领域人工智能市场中有许多国内、地区和全球参与者，他们不断努力争取在整个市场中占据相当大的份额。在研究期间，MRFR 分析了交通运输领域人工智能市场中一些对市场增长做出贡献的主要参与者。其中包括西门子交通、英伟达公司、日本电气公司、华为技术有限公司、法雷奥、戴姆勒股份公司、斯堪尼亚、大陆集团、麦格纳国际公司、英特尔公司、IBM 公司、沃尔沃集团、微软、罗伯特·博世有限公司和采埃孚股份公司。其中，罗伯特·博世有限公司、大陆集团、戴姆勒股份公司、英伟达公司和采埃孚股份公司位列交通运输市场人工智能领域的前五大参与者。这些参与者专注于扩展和增强其产品组合和服务，以保持竞争力并扩大客户群。此外，这些参与者还专注于合作伙伴关系和合作，以扩大业务和客户群，从而提升其市场地位。

交通运输人工智能市场的主要公司包括：

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• 西门子交通

• 华为技术有限公司

• 英特尔公司

• NEC公司

• 微软

• IBM

• 罗伯特·博世有限公司

• 法雷奥

• 戴姆勒股份公司

• 斯堪尼亚股份公司

• 大陆集团

• 麦格纳国际公司

• 沃尔沃

• 采埃孚股份公司

• 英伟达

h3人工智能在交通运输行业的发展 p四月2024年

普渡大学正致力于将印第安纳州打造为美国的网络枢纽，并处于领先地位。预计到 2027 年，全美将有近一百万架商用无人机 (UAV) 投入使用，其功能远不止于包裹递送。除了为医疗、国防、人道主义援助和紧急服务提供援助外，这些无人机还将助力扑灭野火。

普渡大学正在建立一个先锋中心，利用机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 技术，以提高这些交通系统的安全性、效率和可扩展性，以满足这一预期需求。 AidA3 是数字、自主和增强航空人工智能中心的一项倡议，致力于开发可轻松扩展的先进技术，以满足对自主系统（包括无人机 (UAV)）日益增长的需求。

AIDA3 的创始人普渡大学和 Windracers 各自贡献了强大的能力，使技术能够快速发展，以适应不断发展的市场。

Windracers 是低成本物流领域的领导者，通过其在大型无人机上的专利自动化系统，为英国皇家邮政、英国皇家海军和英国南极调查局提供了宝贵的实际经验。

普渡大学拥有丰富的研究实力，涵盖多个学术领域，包括农业、工程、文科、理科和理工学院。

AIDA3 将研究用于自主运输应用的人工智能和机器学习模型，涵盖气象感知、实时天气预报以及商业物流中的需求分析和维护。

普渡大学非常普渡大学研究执行副总裁 Karen Plaut 表示，AIDA3 很荣幸与 Windracers 合作，因为 AIDA3 致力于解决紧迫的社会问题。我们在实验室中创造的创新成果在实际应用中将产生重大影响。普渡大学在航空和人工智能领域的科研实力和成就，与Windracers对未来交通的认知相结合，构成了强大的创新引擎。

交通运输领域人工智能市场细分

交通运输领域人工智能产品展望

• 硬件
  • CPU
  • GPU
  • 传感器
  • 其他
• 服务
  • 软件
  • 人工智能平台
  • 人工智能解决方案

人工智能在交通物联网通信技术展望

• 移动网络
• LPWAN
• LoRaWAN
• Z波
• 紫蜂
• NFC
• 蓝牙
• 其他

人工智能在交通应用领域展望

• 自动驾驶卡车
• 半自主卡车
• 卡车编队行驶
• 人机界面 (HMI)
• 预测性维护
• 精准测绘
• 交通检测
• 计算机视觉驱动的停车管理
• 道路状况监测
• 自动交通事件检测
• 驾驶员监控
• 其他

交通运输中的人工智能 机器学习技术展望

• 深度学习
• 计算机视觉
• 自然语言处理
• 情境感知

交通运输领域人工智能区域展望

• 北部美国

  • 美国
  • 加拿大

• 墨西哥

  • 欧洲
  • 英国
  • 德国
  • 法国
  • 西班牙
  • 其余部分欧洲

• 亚太地区

  • 中国
  • 日本
  • 印度
  • 亚太地区其他地区

• 中东和中东非洲

  • 南美洲